电信业如何精准预测客户

今天分享一位来自于CDA数据分析师集训班学员的答辩案例 – 使用SPSS Modeler+Weka建置电信客户流失预警案例。

一、案例背景:

某电信公司想针对用户手机通话记录,希望从用户历史通话数据中,运用数据挖掘 (Data Mining)中的分类(Classification)技术,分析出会影响电信用户流失的相关因素,并建立能预测用户是否流失的数据挖掘分类模型。

二、报告演示。

此案例遵循CRISP-DM数据挖掘流程实施。

数据准备阶段主要做的工作有字段筛选和数据清洗:

模型构建部分,由于此问题是分类问题,选取了五个可以用于分类的模型进行模型建置:贝式网络,决策树,神经网络,逻辑斯回归,K-最邻近。

对比不同模型的表现效果,使用F-Measure进行模型效果评估。

模型应用,使用决策树模型进行预测测试集客户是否会流失。

最后,提出改进建议。

心得分享也很有趣。

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